Десять лет после исторического матча AlphaGo против Ли Седола остается критический разрыв между возможностями прошлого и настоящего ИИ. В 2016 году знаменитый 'Ход 37' AlphaGo продемонстрировал уникальное сочетание интуиции и вычислений. В отличие от Deep Blue, который полагался на грубую вычислительную силу, AlphaGo использовал политику сети для генерации интуитивных догадок и отдельный поисковый механизм для взвешивания будущих последствий. Эта архитектура имитировала мышление человека Система 1 и Система 2, позволяя ИИ оценивать тысячи будущих состояний игры перед выбором творческого хода.
Сегодня большие языковые модели работают иначе. Они предсказывают следующий токен итеративно, полагаясь в основном на быстрое ассоциативное завершение шаблонов. Хотя техники типа цепочки мыслей поощряют промежуточные шаги, они не создают отдельный механизм рассуждения. Промежуточный вывод все еще генерируется тем же процессом предсказания следующего токена, что означает, что современный ИИ лишен подлинной размыслительной машины, которая обеспечила успех AlphaGo. Чтобы достичь надежных и новых инсайтов в науке и медицине, будущие системы должны интегрировать отдельный, deliberate процесс рассуждения, а не полагаться исключительно на завершение шаблонов.
Источник: MIT Technology Review AI · Сводку подготовил HeadlinesBriefing